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利用高速收敛PSO或分解进行二维灰度熵图像分割

吴一全 张晓杰 吴诗婳 纪守新

吴一全, 张晓杰, 吴诗婳, 纪守新. 利用高速收敛PSO或分解进行二维灰度熵图像分割[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(9): 1059-1063.
引用本文: 吴一全, 张晓杰, 吴诗婳, 纪守新. 利用高速收敛PSO或分解进行二维灰度熵图像分割[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(9): 1059-1063.
WU Yiquan, ZHANG Xiaojie, WU Shihua, JI Shouxin. Two-Dimensional Gray Entropy Image Thresholding Based on Particle Swarm Optimization with High Speed Convergence or Decomposition[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(9): 1059-1063.
Citation: WU Yiquan, ZHANG Xiaojie, WU Shihua, JI Shouxin. Two-Dimensional Gray Entropy Image Thresholding Based on Particle Swarm Optimization with High Speed Convergence or Decomposition[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(9): 1059-1063.

利用高速收敛PSO或分解进行二维灰度熵图像分割

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(60872065)
详细信息
    作者简介:

    吴一全,博士,教授,主要研究方向为图像处理与识别、视频压缩、信号处理等。在核心刊物和国际学术会议论文集上已发表论文90余篇。

  • 中图分类号: P237.4

Two-Dimensional Gray Entropy Image Thresholding Based on Particle Swarm Optimization with High Speed Convergence or Decomposition

Funds: 国家自然科学基金资助项目(60872065)
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  • 文章访问数:  712
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-07-05
  • 刊出日期:  2011-09-05

利用高速收敛PSO或分解进行二维灰度熵图像分割

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(60872065)
    作者简介:

    吴一全,博士,教授,主要研究方向为图像处理与识别、视频压缩、信号处理等。在核心刊物和国际学术会议论文集上已发表论文90余篇。

  • 中图分类号: P237.4

摘要: 首先,定义了灰度熵并导出了相应的二维灰度熵阈值选取公式;其次,利用高速收敛PSO算法寻找二维灰度熵法的最佳阈值,并采用递推方式避免迭代过程中适应度函数的重复计算;最后,将二维灰度熵的运算转换到两个一维空间上,计算复杂度由O(L2)进一步降为O(L)。实验结果表明,与基于粒子群的二维最大Shannon熵法相比,所提出的两种方法的分割效果具有明显优势,且运行时间大幅减少。

English Abstract

吴一全, 张晓杰, 吴诗婳, 纪守新. 利用高速收敛PSO或分解进行二维灰度熵图像分割[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(9): 1059-1063.
引用本文: 吴一全, 张晓杰, 吴诗婳, 纪守新. 利用高速收敛PSO或分解进行二维灰度熵图像分割[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(9): 1059-1063.
WU Yiquan, ZHANG Xiaojie, WU Shihua, JI Shouxin. Two-Dimensional Gray Entropy Image Thresholding Based on Particle Swarm Optimization with High Speed Convergence or Decomposition[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(9): 1059-1063.
Citation: WU Yiquan, ZHANG Xiaojie, WU Shihua, JI Shouxin. Two-Dimensional Gray Entropy Image Thresholding Based on Particle Swarm Optimization with High Speed Convergence or Decomposition[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(9): 1059-1063.

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